🎯 Slimmer Beslissen in Logistiek

Een Introductie tot Bayesian Optimization

Witek ten Hove

Welkom

Bayesian Optimization voor Logistiek

30 minuten over slimmer optimaliseren.

Van trial-and-error naar strategisch testen.

🎯 Wat Behandelen We?

🎯

Het Probleem

Dure experimenten

🧠

De Oplossing

Slimmer testen

🔄

Het Proces

Leren en verbeteren

📋 De Route van Vandaag

🎯

Uitdaging
2 minuten

🧠

Strategie
10 minuten

🔄

Praktijk
8 minuten

🚛

Impact
5 minuten

🎤

Q&A
5 minuten

🤖 De Hamvraag in de Logistiek

Hoe vinden we de optimale oplossing,

zonder een fortuin uit te geven aan experimenten?

🎯 De Uitdaging: Dure Experimenten

🔲 Black Box Systemen

U ziet alleen INPUT → OUTPUT
De interne werking blijft verborgen

💰 Kostbare Tests

Elke test kost tijd, geld en resources
Alles uitproberen is onmogelijk

⚡ Het Dilemma

Hoe vind je het optimum
zonder alles te kunnen testen?

🧠 Een Strategisch Antwoord: Bayesian Optimization

🎭 Twee Slimme Componenten

Samen zorgen ze voor efficiënt leren

🔮 Intelligente Voorspeller

Leert van tests en voorspelt resultaten

🎯 Strategische Beslisser

Kiest de meest informatieve volgende test

🎯 Van Onzekerheid naar Inzicht: Het Model in Actie

De Leerreis van Onzekerheid naar Zekerheid

De ‘Intelligente Voorspeller’ wint met elk nieuw datapunt aan zekerheid.

Figure 1

🎯 De Strategische Afweging: Exploiteren vs. Verkennen

Waar Testen we de Volgende keer?

De ‘Strategische Beslisser’ kiest zorgvuldig: gaan we voor het perfectioneren van een bekend succes, of verkleinen we onze ‘blinde vlekken’?

Figure 2

🔄 Het Cyclische Proces naar de Optimale Oplossing

Vijf Stappen naar een Steeds Slimmere Keuze

1

Initialiseer

Start met enkele verkenningen

2

Modelleer

Creëer een beeld van de werkelijkheid

3

Selecteer

De ‘beslisser’ wijst de volgende test aan

4

Valideer

Voer het experiment uit

5

Optimaliseer

Voeg het resultaat toe en herhaal de cyclus

🏭 Interactieve Demo

3D Bayesian Optimization Visualization

3D simulatie van DC locatie optimalisatie

Open Simulator

🚛 Toepassingen in Logistiek

🚚

Route Optimalisatie

Algoritme parameters

🏭

Magazijn Configuratie

Robotica instellingen

⛓️

Netwerk Ontwerp

DC locaties

🚀 De Volgende Stap: AI die Zelf Strategieën Ontwikkelt

Een Revolutie in Optimalisatie

We staan aan de vooravond van AI die zelf compleet nieuwe optimalisatietechnieken ontwerpt.

🤖 Voorbeeld: FunBO, waar AI zijn Eigen Strategieën Bouwt

🧠

Generatie: Een Large Language Model genereert code voor nieuwe beslissingstrategieën.

🧪

Evaluatie: Een geautomatiseerd systeem test de effectiviteit van elke nieuwe strategie.

🏆

Evolutie: Alleen de best presterende strategieën worden behouden en doorontwikkeld.

💡 De Impact voor U

Dit leidt tot op maat gemaakte optimalisatiestrategieën, die nog efficiënter zoeken.

Source: Aglietti et al. (2024). Funbo: Discovering acquisition functions for bayesian optimization with funsearch. arXiv:2406.04824.

FunBO Process Diagram

Het FunBO-proces: AI genereert, test en evolueert continu.

🎯 De Essentie

🧠 De Formule

Slimme Voorspeller + Strategische Beslisser

🎯

Minder Tests

Maximaal resultaat

⚖️

Slimme Balans

Verkennen vs exploiteren

🚀

Sneller Vooruit

Efficiënt optimaliseren

🚀 Uw Volgende Stap

Identificeer waar in uw logistieke proces kostbare ‘trial-and-error’-cycli zitten en start het gesprek met uw data teams.

🎤 Vragen & Discussie

Vragen over Bayesian Optimization?

Dank je wel

HAN Lectoraat Logistiek en Allianties

Karen.Engelvaart@han.nl